يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة البلوكشين في التوسع، والأمان، والحوكمة، ومنشأ البيانات، والأتمتة — ولكن فقط إذا ظلت الشفافية والمساءلة البشرية محورية.
يحل الذكاء الاصطناعي والبلوكشين مشكلات مختلفة، لكن تداخلهما يزداد أهمية. يوفر البلوكشين تسوية شفافة، وتنسيقاً مفتوحاً، وملكية أصول، وسجلات مقاومة للتلاعب. يوفر الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط، والتحسين، والأتمتة، ودعم القرار. إذا جُمعت بعناية، يمكن أن تجعل أنظمة الويب 3 أكثر كفاءة وتكيفاً.
البلوكشين هو سجل موزع يشاركه مشاركون في الشبكة. تُجمع المعاملات في كتل، وترتبط تشفيرياً، وتقبل عبر آلية إجماع. إثبات العمل وإثبات الحصة هما النموذجان الأكثر شيوعاً، لكن العديد من الشبكات تجرب تصاميم مختلفة لتحسين السرعة، والتكلفة، والأمان، واللامركزية.
تظل مشكلة التوسع محورية. لا تستطيع العديد من البلوكشين معالجة النشاط بنفس نطاق أنظمة الدفع أو السحابة التقليدية دون تقديم تنازلات. قد يتطلب الإنتاجية الأعلى أجهزة أكبر، ومحققين أقل، وتعقيداً أكبر، أو لامركزية أضعف. هذا هو معضلة البلوكشين الثلاثية في الممارسة.
يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في أجزاء من هذه المشكلة. فقد يعمل على تحسين تخصيص الموارد، واكتشاف أنماط الازدحام، وتحسين التوجيه، والتنبؤ بطلب الشبكة، ومساعدة المطورين في ضبط المعلمات. لن يقضي الذكاء الاصطناعي سحرياً على المعضلة الثلاثية، لكنه يمكن أن يجعل الشبكات المعقدة أسهل في المراقبة والتشغيل.
الأمان هو مجال رئيسي آخر. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي فحص العقود الذكية، ووضع علامات على المعاملات المشبوهة، واكتشاف سلوك المدقق غير الطبيعي، وتحديد أنماط التصيد الاحتيالي، ومساعدة المطورين في مراجعة الكود. لا يزال المدققون البشريون ضروريين، لكن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحسن التغطية والسرعة.
قد تستفيد الحوكمة أيضاً من الذكاء الاصطناعي، رغم أن هذا المجال يتطلب الحذر. يمكن للذكاء الاصطناعي تلخيص المقترحات، ونمذجة النتائج، وتحديد تضارب المصالح، واكتشاف سلوك التصويت غير المعتاد، أو مساعدة المجتمعات على فهم المقايضات. يجب أن يساعد الحوكمة، لا أن يستبدل المساءلة البشرية بهدوء.
فكرة المدققين أو العقد المدارة بالذكاء الاصطناعي أكثر تكهناً. يمكن للأنظمة المستقلة مراقبة الأداء، والتوصية بالعقوبات أو التنبيهات، والمساعدة في تقليل خطر التواطؤ. لكن منح الذكاء الاصطناعي سلطة مباشرة على قرارات الإجماع أو الرقابة سيقدم مخاطر جديدة تتعلق بتحيز النموذج، والتلاعب، والغموض، والسيطرة.
سلاسل الكتل الأصلية للذكاء الاصطناعي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية لسلاسل الكتل هي تجارب مبكرة في هذا الاتجاه. تركز بعض المشاريع على الحوسبة اللامركزية، وبعضها على أسواق الذكاء الاصطناعي، وبعضها على مصدر البيانات، وأخرى على بناء أدوات الذكاء الاصطناعي في بيئات العقود الذكية. لا تزال الفئة في مراحلها الأولى ويجب الحكم عليها من خلال الاستخدام الفعلي، لا مجرد الكلمات الطنانة.
يمكن لسلاسل الكتل أيضاً مساعدة الذكاء الاصطناعي. يمكن للسجلات المفتوحة تتبع مصدر البيانات، وملكية النموذج، والترخيص، ومدفوعات الاستدلال، ومسارات التدقيق. في عالم الوسائط الاصطناعية والوكلاء المستقلين، قد تصبح السجلات القابلة للتحقق ذات قيمة متزايدة.
يمكن للذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل أن يعززا بعضهما البعض عندما يحسّن التكامل الشفافية أو السلامة أو المنفعة القابلة للقياس.
الحدود التالية ليست ببساطة وضع "الذكاء الاصطناعي" في اسم الرمز. الفرصة الحقيقية هي بناء أنظمة يحسّن فيها الذكاء الاصطناعي الأمان وقابلية التوسع والتنسيق وتجربة المستخدم، بينما توفر سلاسل الكتل الملكية والتسوية وقابلية التحقق. قد يكون لهذا المزيج أهمية — ولكن فقط إذا نجا من الضجيج الإعلامي وأثبت نفسه في الإنتاج.
السؤال المهم هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يحسّن النظام أم يحسّن فقط عرض العرض. يجب أن تجعل مشاريع الذكاء الاصطناعي-التشفير المفيدة البيانات أو الهوية أو الحوسبة أو المصدر أو الأتمتة أو التنسيق أفضل بطريقة يمكن للمستخدمين التحقق منها. المشاريع الضعيفة تكتفي بإلصاق لغة الذكاء الاصطناعي برمز. يظهر الفرق في الاستخدام والإيرادات وتبني المطورين وما إذا كان الرمز مطلوبًا فعليًا لوظيفة المنتج.